- Claude Code, Codex, Cursor आदि 18 AI कोडिंग टूल्स के टोकन उपयोग और लागत को अपने-आप ट्रैक करने वाला टर्मिनल डैशबोर्ड
- रैपर·प्रॉक्सी·API key के बिना डिस्क पर मौजूद session data को सीधे पढ़कर LiteLLM pricing data से लागत का अनुमान लगाता है, और पूरा प्रोसेस लोकल में चलता है
codeburn optimize के जरिए बार-बार file read, इस्तेमाल न होने वाले MCP server, बहुत बड़े CLAUDE.md, कम value वाले high-cost session जैसे waste pattern को अपने-आप detect करता है और copy-paste करने योग्य सुधार सुझाव भी देता है
- हर खोज के साथ अनुमानित token·dollar बचत दिखाई जाती है, और A~F ग्रेड में configuration health का मूल्यांकन किया जाता है
codeburn compare से अलग-अलग models के बीच one-shot success rate, retry rate, per-call cost, cache hit rate को साथ-साथ तुलना किया जा सकता हैcodeburn yield से AI session और git commit को जोड़कर Productive / Reverted / Abandoned खर्च का वर्गीकरण किया जाता है, जिससे वास्तविक productivity contribution देखा जा सकता है- काम के प्रकार को 13 categories (Coding, Debugging, Feature Dev, Testing आदि) में LLM call के बिना deterministic classification के जरिए बाँटा जाता है, ताकि एक नज़र में समझा जा सके कि token कहाँ खर्च हो रहे हैं
- macOS menu bar app सपोर्ट: सिर्फ
codeburn menubar की एक लाइन से install·run, और menu bar icon में आज का खर्च real-time में दिखता है
- 162 currencies का समर्थन (Frankfurter exchange rate API),
codeburn currency KRW से KRW display में बदला जा सकता है
--provider, --project, --exclude, --from/--to जैसे filtering विकल्प और --format json output के साथ automation·pipeline integration आसानnpm install -g codeburn या brew install codeburn से install- MIT लाइसेंस
1 टिप्पणियां
इसी तरह के एक टूल के रूप में, codeburn की तुलना में यह दिखाने वाली जानकारी कम है, लेकिन सिर्फ token usage के मामले में मुझे इसका UX बेहतर लगता है: https://github.com/robinebers/openusage साझा कर रहा हूँ.